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ARCTIC 🥶: 双手灵巧操纵物体的数据集

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这是一个用于预处理、分割、可视化和渲染（RGB、深度、分割掩码）ARCTIC数据集的代码库。此外，我们在此提供了复现我们在CVPR 2023论文（温哥华，不列颠哥伦比亚省 🇨🇦）中基线模型的代码，以及开发自定义模型的代码。

我们的数据集包含高度灵巧的动作：

新闻

✨CVPR 2024亮点：HOLD是第一个从单目视频中联合重建关节手和物体的方法，无需假设预先扫描的物体模板和3D手-物体训练数据。详情请查看我们的项目主页。

2024.07.07：我们在ECCV'24举办HANDS研讨会，无需模板重建ARCTIC中的手和物体。在此加入我们
2023.12.20：现在可以下载动作捕捉数据！请查看下载说明和可视化。
2023.09.11：ARCTIC排行榜上线！
2023.06.16：ICCV ARCTIC 挑战赛开始！
2023.05.04：ARCTIC数据集及其数据加载器、可视化工具、模型代码正式发布（1.0版）！
2023.03.25：ARCTIC ☃️ 数据集（0.1版）发布！🎉

CVPR2023受邀演讲/海报：

为什么使用ARCTIC？

数据集概述：

包含210万高分辨率图像和配对的标注帧，支持大规模机器学习。
图像来自8个第三人称视角和1个第一人称视角（用于混合现实设置）。
包含SMPL-X、MANO、关节物体的3D真实数据。
使用54个高端Vicon摄像头在动作捕捉环境中采集。
特征是高度灵巧的双手操作动作（超越准静态抓取）。

ARCTIC可用于的潜在任务：

无模板双手手-物体重建
生成带关节物体的手部抓取或动作
生成带关节物体的全身抓取或动作
从深度图像中评估场景中有人的关节物体姿态估计器的性能
研究我们新提出的任务：一致动作重建和交互场估计
研究第一人称视角的手-物体重建
从RGB图像重建带手和关节物体的全身

更多详情请查看我们的项目主页。

第三方ARCTIC资源

ARCTIC物体的URDF文件
ARCTIC动作的文本描述
ARCTIC动作的稳定抓取标签

使用ARCTIC的项目

重建：

生成：

如有遗漏项目，请创建拉取请求。

功能

下载ARCTIC数据集的说明。
处理我们的数据集并构建数据分割的脚本。
将我们的3D数据渲染为RGB、深度和分割掩码的渲染脚本。
用于与我们的数据集交互的查看器。
设置数据、代码和环境以训练我们的基线模型的说明。
用于训练、可视化和评估ARCTIC基准的ArcticNet和InterField结果的通用代码库。
用于与预测结果交互的查看器。

入门

获取代码副本：

git clone https://github.com/zc-alexfan/arctic.git

设置环境：请参阅docs/setup.md
下载和可视化ARCTIC数据集：请参阅docs/data/README.md
训练和评估我们的ARCTIC基线模型：请参阅docs/model/README.md
在测试集上评估：请参阅docs/leaderboard.md
常见问题：请参阅docs/faq.md

许可证

请参阅 LICENSE。

引用

@inproceedings{fan2023arctic,
  title = {{ARCTIC}: 用于灵巧双手操作物体的数据集},
  author = {Fan, Zicong and Taheri, Omid and Tzionas, Dimitrios and Kocabas, Muhammed and Kaufmann, Manuel and Black, Michael J. and Hilliges, Otmar},
  booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集 (CVPR)},
  year = {2023}
}

我们的论文从 aitviewer 中受益良多。如果您觉得我们的查看器有用，为了感谢他们的辛勤工作，请考虑引用：

@software{kaufmann_vechev_aitviewer_2022,
  author = {Kaufmann, Manuel and Vechev, Velko and Mylonopoulos, Dario},
  doi = {10.5281/zenodo.1234},
  month = {7},
  title = {{aitviewer}},
  url = {https://github.com/eth-ait/aitviewer},
  year = {2022}
}

致谢

构建 ARCTIC 数据集是一项巨大的努力。作者衷心感谢：Tsvetelina Alexiadis (TA) 负责试验协调；Markus Höschle (MH)、Senya Polikovsky、Matvey Safroshkin、Tobias Bauch (TB) 负责捕捉设置；MH、TA 和 Galina Henz 负责数据捕捉；Priyanka Patel 负责对齐；Giorgio Becherini 和 Nima Ghorbani 负责 MoSh++；Leyre Sánchez Vinuela、Andres Camilo Mendoza Patino、Mustafa Alperen Ekinci 负责数据清理；TB 负责 Vicon 支持；MH 和 Jakob Reinhardt 负责物体扫描；Taylor McConnell 负责 Vicon 支持和数据清理协调；Benjamin Pellkofer 负责 IT/网络支持；Neelay Shah、Jean-Claude Passy、Valkyrie Felso 负责评估服务器。我们还要感谢 Adrian Spurr 和 Xu Chen 提供的有见地的讨论。OT 和 DT 得到了德国联邦教育和研究部（BMBF）的支持：图宾根人工智能中心，FKZ：01IS18039B"。